Thoại Viết Hoàng
Writer
Khám phá 9 công cụ mã hóa AI quan trọng hỗ trợ các nhà phát triển hợp lý hóa quy trình làm việc của họ, từ khung máy học cho đến trình chỉnh sửa mã.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, các nhà phát triển không ngừng tìm kiếm các công cụ và công nghệ để nâng cao hiệu quả và năng suất viết mã của họ. Từ các khung máy học đến các tiện ích tạo mã, nhiều công cụ mã hóa AI khác nhau đã xuất hiện để đơn giản hóa các tác vụ phức tạp và đẩy nhanh quá trình phát triển. Bài viết này sẽ khám phá chín công cụ mã hóa AI thiết yếu mà mọi nhà phát triển nên làm quen.
TenorFlow
Google đã tạo ra TensorFlow, một nền tảng nguồn mở phổ biến để tạo các mô hình máy học. Nó cung cấp một bộ sưu tập đầy đủ các công cụ và thư viện cho phép các lập trình viên nhanh chóng tạo, đào tạo và sử dụng các mô hình AI. TensorFlow là một công cụ cần thiết để phát triển AI nhờ tài liệu toàn diện và sự hỗ trợ mạnh mẽ của cộng đồng.
PyTorch
PyTorch là một khung máy học nguồn mở phổ biến khác nổi tiếng về tính đơn giản và khả năng thích ứng. PyTorch — do nhóm Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo của Facebook tạo ra — cung cấp một biểu đồ điện toán động hỗ trợ việc thử nghiệm và gỡ lỗi mô hình. Nó được các nhà nghiên cứu và nhà phát triển yêu thích do giao diện đơn giản và hỗ trợ thư viện rộng rãi.
Máy ảnh
Keras dựa trên Python là một giao diện lập trình ứng dụng (API) cho các mạng thần kinh cấp cao. Nó đơn giản hóa quá trình tạo và đào tạo các mô hình học sâu bằng cách hoạt động như một trình bao bọc xung quanh các khung cấp thấp hơn như TensorFlow và Theano. Các nhà phát triển với nhiều cấp độ kỹ năng khác nhau có thể sử dụng Keras vì giao diện thân thiện với người dùng của nó.
Máy tính xách tay Jupyter
Các nhà phát triển có thể tạo và chia sẻ tài liệu với mã trực tiếp, toán học, hình ảnh và văn bản tường thuật bằng cách sử dụng môi trường viết mã tương tác Jupyter Notebook. Nó đã trở thành một công cụ nổi tiếng để thử nghiệm các thuật toán AI và hiển thị kết quả vì nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ máy tính, bao gồm Python, R và Julia.
OpenCV
Open Source Computer Vision Library) (OpenCV) là một thư viện xử lý hình ảnh và thị giác máy tính mã nguồn mở mạnh mẽ. Nó cung cấp một loạt các công cụ và kỹ thuật cho phép các lập trình viên thực hiện các hoạt động như phát hiện đối tượng, nhận dạng hình ảnh và phân tích video. Để tạo các ứng dụng AI cần khả năng thị giác máy tính, OpenCV là một công cụ có giá trị.
Git
Git là một hệ thống quản lý phiên bản phổ biến cho phép các lập trình viên quản lý cơ sở mã của họ một cách hiệu quả. Kiểm soát phiên bản Git là điều cần thiết cho các dự án AI vì chúng thường liên quan đến các mô hình và tập dữ liệu phức tạp. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý dự án bằng cách hỗ trợ các nhà phát triển theo dõi các thay đổi, cộng tác với các thành viên trong nhóm và quay lại các phiên bản trước đó nếu cần.
Thư viện Python có tên là Pandas cung cấp các công cụ hiệu suất cao để thao tác và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu như DataFrames giúp làm việc với dữ liệu có cấu trúc trở nên đơn giản đối với các nhà phát triển. Pandas là một công cụ quan trọng dành cho các nhà phát triển AI xử lý các tập dữ liệu khổng lồ vì nó đơn giản hóa các hoạt động phức tạp như làm sạch, chuyển đổi và khám phá dữ liệu.
Scikit-Tìm hiểu
Thư viện máy học phổ biến scikit-learning cung cấp nhiều công cụ và phương pháp để xử lý trước dữ liệu, lựa chọn và đánh giá mô hình. Nó hỗ trợ nhiều tác vụ học máy, bao gồm phân loại, hồi quy và phân cụm, đồng thời cung cấp giao diện thân thiện với người dùng. Các nhà phát triển có thể nhanh chóng tạo nguyên mẫu và thử nghiệm các mô hình AI nhờ scikit-learning.
Mã phòng thu trực quan
Trình chỉnh sửa mã Visual Studio Code (VS Code), nhanh chóng và linh hoạt, rất được các kỹ sư ưa chuộng. Khả năng phát triển AI phong phú có sẵn với Mã VS nhờ vào hệ sinh thái mở rộng rộng lớn của nó. Đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển AI vì nó cung cấp các tính năng như IntelliSense để hoàn thành mã, hỗ trợ gỡ lỗi và tích hợp với các khung AI nổi tiếng.
Tham khảo bài gốc tại đây:
TenorFlow
Google đã tạo ra TensorFlow, một nền tảng nguồn mở phổ biến để tạo các mô hình máy học. Nó cung cấp một bộ sưu tập đầy đủ các công cụ và thư viện cho phép các lập trình viên nhanh chóng tạo, đào tạo và sử dụng các mô hình AI. TensorFlow là một công cụ cần thiết để phát triển AI nhờ tài liệu toàn diện và sự hỗ trợ mạnh mẽ của cộng đồng.
PyTorch
PyTorch là một khung máy học nguồn mở phổ biến khác nổi tiếng về tính đơn giản và khả năng thích ứng. PyTorch — do nhóm Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo của Facebook tạo ra — cung cấp một biểu đồ điện toán động hỗ trợ việc thử nghiệm và gỡ lỗi mô hình. Nó được các nhà nghiên cứu và nhà phát triển yêu thích do giao diện đơn giản và hỗ trợ thư viện rộng rãi.
Máy ảnh
Keras dựa trên Python là một giao diện lập trình ứng dụng (API) cho các mạng thần kinh cấp cao. Nó đơn giản hóa quá trình tạo và đào tạo các mô hình học sâu bằng cách hoạt động như một trình bao bọc xung quanh các khung cấp thấp hơn như TensorFlow và Theano. Các nhà phát triển với nhiều cấp độ kỹ năng khác nhau có thể sử dụng Keras vì giao diện thân thiện với người dùng của nó.
Máy tính xách tay Jupyter
Các nhà phát triển có thể tạo và chia sẻ tài liệu với mã trực tiếp, toán học, hình ảnh và văn bản tường thuật bằng cách sử dụng môi trường viết mã tương tác Jupyter Notebook. Nó đã trở thành một công cụ nổi tiếng để thử nghiệm các thuật toán AI và hiển thị kết quả vì nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ máy tính, bao gồm Python, R và Julia.
Open Source Computer Vision Library) (OpenCV) là một thư viện xử lý hình ảnh và thị giác máy tính mã nguồn mở mạnh mẽ. Nó cung cấp một loạt các công cụ và kỹ thuật cho phép các lập trình viên thực hiện các hoạt động như phát hiện đối tượng, nhận dạng hình ảnh và phân tích video. Để tạo các ứng dụng AI cần khả năng thị giác máy tính, OpenCV là một công cụ có giá trị.
Git
Git là một hệ thống quản lý phiên bản phổ biến cho phép các lập trình viên quản lý cơ sở mã của họ một cách hiệu quả. Kiểm soát phiên bản Git là điều cần thiết cho các dự án AI vì chúng thường liên quan đến các mô hình và tập dữ liệu phức tạp. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý dự án bằng cách hỗ trợ các nhà phát triển theo dõi các thay đổi, cộng tác với các thành viên trong nhóm và quay lại các phiên bản trước đó nếu cần.
Thư viện Python có tên là Pandas cung cấp các công cụ hiệu suất cao để thao tác và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu như DataFrames giúp làm việc với dữ liệu có cấu trúc trở nên đơn giản đối với các nhà phát triển. Pandas là một công cụ quan trọng dành cho các nhà phát triển AI xử lý các tập dữ liệu khổng lồ vì nó đơn giản hóa các hoạt động phức tạp như làm sạch, chuyển đổi và khám phá dữ liệu.
Thư viện máy học phổ biến scikit-learning cung cấp nhiều công cụ và phương pháp để xử lý trước dữ liệu, lựa chọn và đánh giá mô hình. Nó hỗ trợ nhiều tác vụ học máy, bao gồm phân loại, hồi quy và phân cụm, đồng thời cung cấp giao diện thân thiện với người dùng. Các nhà phát triển có thể nhanh chóng tạo nguyên mẫu và thử nghiệm các mô hình AI nhờ scikit-learning.
Mã phòng thu trực quan
Trình chỉnh sửa mã Visual Studio Code (VS Code), nhanh chóng và linh hoạt, rất được các kỹ sư ưa chuộng. Khả năng phát triển AI phong phú có sẵn với Mã VS nhờ vào hệ sinh thái mở rộng rộng lớn của nó. Đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển AI vì nó cung cấp các tính năng như IntelliSense để hoàn thành mã, hỗ trợ gỡ lỗi và tích hợp với các khung AI nổi tiếng.
Tham khảo bài gốc tại đây:
Sửa lần cuối bởi điều hành viên:
